Сервис доставки цветов 1-800-FLOWERS 4 года сливал данные карт клиентов

Сервис доставки цветов 1-800-FLOWERS 4 года сливал данные карт клиентов

Сервис доставки цветов 1-800-FLOWERS 4 года сливал данные карт клиентов

Канадское отделение сервиса доставки цветов и подарочных корзин 1-800-FLOWERS, отчитываясь перед генеральной прокуратурой Калифорнии, признало факт наличия на своем сайте вредоносной программы, которая передавала злоумышленникам данные банковских карт пользователей. Самое печальное — эта программа оставалась незамеченной на протяжении четырех лет.

В компании полагают, что вредонос похищал платежные данные в период с 15 августа 2014 года по 15 сентября 2018 года. Однако основной сайт компании — 1-800-FLOWERS.com — не был затронут данной проблемой.

«Результаты расследования показали, что похищенные данные включали полные имена, номера карт, даты окончания срока действия карт, и CVV2-коды», — заявили представители компании.

На самом деле, этого более чем достаточно для манипуляции вашими денежными средствами. Точное количество пострадавших от халатности компании пользователей остается неизвестным.

Сегодня также стало известно о том, что сервис обмена знаниями Quora стал очередной жертвой масштабной утечки данных. Неизвестные киберпреступники проникли в сеть компании и получили доступ к персональным данным около 100 миллионов пользователей.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru